...软件技术申请编解码性能评估专利,提升硬件编解码器的性能评估...
该编解码性能评估方法包括:确定目标硬件编解码器的N个评价属性参数,N为大于1的整数;基于N个评价属性参数在不同编解码条件下的得分信息生成目标硬件编解码器的犹豫模糊元集,犹豫模糊元集包括与N个评价属性参数对应的N个犹豫模糊元;基于犹豫模糊元集获取N个评价属性参数的权重分配模型;基于拉格朗日...
OpenAI o1 的规划能力如何?初步评估结果来了|大模型论文日报
他们还设计了两个指标来评估LLM识别和响应情感相关语句的能力。论文链接:httpsarxiv/abs/2409.13359PrithviWxC:用于天气和气候的基础模型人们意识到人工智能(AI)模拟器可以与在高性能计算系统上运行的传统数值天气预报模型相媲美,因此,现在有越来越多的大型人工智能模型可以解决预报、降尺度或临近预报...
英伟达开源3400亿巨兽,98%合成数据训出最强开源通用模型!性能对标...
与Nemotron-4-15B-Base类似,Nemotron-4-340B-Base基于的也是仅解码器Transformer架构。具体来说,模型使用因果注意力掩码来确保序列的一致性,并采用旋转位置嵌入(RoPE)、SentencePiece分词器、分组查询注意力(GQA),以及在MLP层中使用平方ReLU激活。此外,模型没有偏置项,丢弃率为零,输入输出嵌入不绑定。模型超参数...
英伟达开源 3400 亿巨兽:98% 合成数据训出最强开源通用模型,性能...
与Nemotron-4-15B-Base类似,Nemotron-4-340B-Base基于的也是仅解码器Transformer架构。具体来说,模型使用因果注意力掩码来确保序列的一致性,并采用旋转位置嵌入(RoPE)、SentencePiece分词器、分组查询注意力(GQA),以及在MLP层中使用平方ReLU激活。此外,模型没有偏置项,丢弃率为零,输入输出嵌入不绑定。
Meta发布多模态模型Chameleon:34B、类GPT-4o、性能接近GPT-4V
GPT-4o的横空出世,再次创立了一个多模态模型发展的新范式。OpenAI将其称为「首个『原生』多模态」模型,意味着GPT-4o与以往所有的模型,都不尽相同。传统的多模态基础模型,通常为每种模态采用特定的「编码器」或「解码器」,将不同的模态分离开。
仅需200M参数,零样本性能超越有监督!谷歌发布时序预测基础模型...
可以看到,TimesFM不仅超过了llmtime(ZS)的性能,而且与在相应数据集上显式训练的有监督PatchTST模型的性能相匹配(www.e993.com)2024年11月26日。结论研究人员使用1000亿真实的世界时间点的大型预训练语料库训练了一个仅用于解码器的基础模型,其中大部分是来自Google趋势的搜索兴趣时间序列数据和维基百科的页面浏览量。
TimeDART:基于扩散自回归Transformer 的自监督时间序列预测方法
Transformer编码器设计:使用了具有自注意力机制的Transformer编码器专注于理解patches之间的依赖关系有效捕获数据的整体序列结构扩散和去噪过程:实现了两个关键过程:扩散和去噪通过向数据添加和移除噪声来捕获局部特征这是所有扩散模型中的典型过程提升了模型在详细模式上的表现...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
模型的编码器部分采用了一个单层LSTM神经网络,旨在捕获序列的动态特征。该网络输出一个隐状态h,其维度dn设定为32,以捕捉输入序列X的深层信息。输入序列X的时间步长timesteps设定为12,而每个时间步t的输入维度dm则为1,确保了模型能够处理单特征序列。解码器部分则是一个Dense密集层神经网络,负责从编码器输出的最后一...
Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试
这个函数返回生成器。我们需要把它们转换成列表。forecasts=list(forecast_it)tss=list(ts_it)4、评估GluonTS可以使用Evaluator对象方便地计算不同的性能指标。evaluator=Evaluator()agg_metrics,ts_metrics=evaluator(iter(tss),iter(forecasts))...
一张照片+音频=超逼真数字人视频!VASA-1模型拉开「实时交互」大幕
另一方面,面部外观和动态运动的表情可以确保解码器能够输出具有丰富面部细节的高质量视频,潜生成器能够捕捉细微的面部动态。为了实现这一点,VASA模型建立在3D辅助人脸再现(3D-aidfacereenactment)框架的基础上,与2D特征图相比,3D外观特征体积可以更好地表征3D中的外观细节,其在建模3D头部和面部运动方面也很强大。